التشابه النّصي الدّلالي هو أساس عدد لا يحصى من التطبيقات ويلعب دوراً هاماً في مجالات متنوعة مثل استرجاع المعلومات ، والكشف عن السرقة الأدبية ، والترجمة الآلية ، وكشف الموضوع ، وتصنيف النص ، وتلخيص النص وغيرها.
ويعتمد العثور على التشابه بين نصين أو فقرات أو جمل على قياس التشابه بين الكلمات بشكل مباشر أو غير مباشر.
هناك نوعان معروفان للتشابه:
معجمية(Lexicon) ودلالية.(Semantic)
يتعامل الأوّل مع الكلمات على أنها مجموعة من الأحرف: الكلمات متشابهة معًا إذا كانت تتشارك في نفس الأحرف بنفس الترتيب(تمتلك نفس السلسلة من المحارف).
يهدف النوع الثّاني إلى تحديد الدّرجة التي ترتبط بها كلمتين بشكل دلالي على سبيل المثال يمكن أن تكون المرادفات تمثل نفس الشيء أو يتم استخدامها في نفس السياق، ولذلك التّشابه الدّلالي بين الكلمات يجب أن يكون knowledge based وهذا يعني أنّ التشابه بين الكلمتين يعتمد على معلومات يمكن الحصول عليها من معاجم كبيرة.
Text Similarity is an important task in several application fields, such as information retrieval, plagiarism detection, machine translation, topic detection, text classification, text summarization and others. Finding similarity between two texts, paragraphs or sentences, is based on measuring, directly or indirectly, the similarity between words.
There are two known types of words similarity: lexical and semantic.
The first one handles the words as a stream of characters: words are similar lexically if they share the same characters in the same order.
The second type aims to quantify the degree to which two words are semantically related. As an example they can be, synonyms, represent the same thing or they are used in the same context.
In this article we focus our investigation on measuring the semantic similarity between Arabic sentences using several representations
Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الورقة البحثية موضوع إيجاد نسبة التشابه الدلالي بين جملتين باللغة العربية، وهو موضوع ذو أهمية كبيرة في مجالات متعددة مثل استرجاع المعلومات، الكشف عن الانتحال، الترجمة الآلية، واستخراج المعلومات. تقدم الورقة عدة تقنيات لحساب هذا التشابه، مع التركيز على استخدام قاعدة بيانات معجمية تحتوي على جميع كلمات اللغة العربية وعلاقاتها. تتناول الورقة ثلاث طرق رئيسية لقياس التشابه: استخدام WordToVector، استخدام LMF Dictionaries، واستخدام خوارزمية Wu & Palmer. تتضمن كل طريقة مجموعة من الخطوات والتقنيات الفرعية مثل استخدام IDF وPOS_tagging لتحسين دقة النتائج. كما تستعرض الورقة كيفية تمثيل الكلمات كأشعة في فضاء متعدد الأبعاد واستخدام تقنيات مثل Word2vec وCBOW لتدريب النماذج على نصوص كبيرة. تقدم الورقة أيضًا مقارنة بين النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام الطرق المختلفة وتوضح كيفية تحسين النتائج باستخدام تقنيات مثل IDF وPOS_tagging.
Critical review
تعتبر هذه الورقة خطوة مهمة نحو تحسين تقنيات معالجة اللغة الطبيعية باللغة العربية، وهي تقدم حلولًا مبتكرة ومفصلة لمشكلة حساب التشابه الدلالي بين الجمل. ومع ذلك، يمكن تحسين الورقة من خلال تقديم مزيد من التفاصيل حول كيفية اختيار المعايير المختلفة لتدريب النماذج، وكذلك تقديم أمثلة عملية توضح كيفية تطبيق هذه التقنيات في سياقات حقيقية. كما يمكن تحسين الورقة من خلال تقديم تحليل نقدي للقيود والتحديات التي تواجه هذه التقنيات، مثل التعامل مع اللهجات المختلفة للغة العربية والتحديات المرتبطة بمعالجة النصوص الكبيرة.
Questions related to the research
-
ما هي الأهمية الرئيسية لحساب التشابه الدلالي بين الجمل باللغة العربية؟
الأهمية الرئيسية لحساب التشابه الدلالي تكمن في تطبيقات متعددة مثل استرجاع المعلومات، الكشف عن الانتحال، الترجمة الآلية، واستخراج المعلومات.
-
ما هي الطرق الثلاث الرئيسية التي تم استخدامها في الورقة لقياس التشابه الدلالي؟
الطرق الثلاث الرئيسية هي: استخدام WordToVector، استخدام LMF Dictionaries، واستخدام خوارزمية Wu & Palmer.
-
ما هي التقنيات المستخدمة لتحسين دقة النتائج في حساب التشابه الدلالي؟
التقنيات المستخدمة تشمل IDF وPOS_tagging لتحسين دقة تحديد الكلمات التي تكون وصفية للغاية في كل جملة.
-
ما هي التحديات التي يمكن أن تواجه تقنيات حساب التشابه الدلالي بين الجمل باللغة العربية؟
التحديات تشمل التعامل مع اللهجات المختلفة للغة العربية والتحديات المرتبطة بمعالجة النصوص الكبيرة.
References used
http://aclweb.org/anthology/W17-1303
https://en.wikipedia.org/wiki/Word2vec
https://github.com/bakrianoo/aravec
https://rd.springer.com/article/10.1007/s40595-016-0080-2
https://trac.research.cc.gatech.edu/ccl/export/158/SecondMindProject/SM/SM.WordNet/Paper/WordNetDotNet_Semantic_Similarity.pdf
Semantic textual similarity (STS) systems estimate the degree of the meaning similarity between two sentences. Cross-lingual STS systems estimate the degree of the meaning similarity between two sentences, each in a different language. State-of-the-a
ROUGE is a widely used evaluation metric in text summarization. However, it is not suitable for the evaluation of abstractive summarization systems as it relies on lexical overlap between the gold standard and the generated summaries. This limitation
For many NLP applications of online reviews, comparison of two opinion-bearing sentences is key. We argue that, while general purpose text similarity metrics have been applied for this purpose, there has been limited exploration of their applicabilit
Eye-tracking psycholinguistic studies have suggested that context-word semantic coherence and predictability influence language processing during the reading activity. In this study, we investigate the correlation between the cosine similarities comp
The evaluation of question answering models compares ground-truth annotations with model predictions. However, as of today, this comparison is mostly lexical-based and therefore misses out on answers that have no lexical overlap but are still semanti